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1，線性得分的計算方法
2，汽車房子商業公積金等貸款計算器工具那里找上海汽車貸款
3，dxx21x2 題目要求用第二換元積分法計算
4，歡樂斗地主是怎么計算得分的
5，統計學p值計算工具

1，線性得分的計算方法

假設滿分是10，公式如下： =IF(A2<0.8,0,IF(A2>=1,10,(10-7)/(1-0.8)*(A2-0.8)+7))

=if(a1<50,"不得分",10*(a1-50)/(100-50)) =if(a1<0.5,"不得分",10*(a1-0.5)/(1-0.5))

線性得分的計算方法

2，汽車房子商業公積金等貸款計算器工具那里找上海汽車貸款

上海易融網有最新最全的汽車，房子，商業，公積金等貸款計算器工具.上海汽車貸款也可以在易融網申請辦理的。易融網是一個在線申請貸款的網絡平臺，與全國各地120多家銀行/小額信貸公司合作，包括招商銀行、中國銀行、中國工商銀行、深圳發展銀行、渣打銀行、興業銀行、上海浦發銀行等等，接受來自各行各業的貸款在線申請。一筆貸款多家機構影響，一定能夠幫你找到適合你的利率更低的貸款。 ~~~~~~~全國放貸~~~放貸前~~~~~無任何手續費~~~~~~

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3，dxx21x2 題目要求用第二換元積分法計算

你這不是法子，還不如買一本題解呢。另外提醒你：不要把精力用在求不定積分上，這很不劃算，迅速進入定積分才是明智的。不定積分軟件都能求了，考試很少單獨考這些。

解令x=sint (0<=t<=pi/2),則dx=costdt，t=arcsinx原式=∫cost/[(sint）^2*cost] dt=∫1/(sint）^2 dt=∫(csct)^2 dt=-cott+c=-(√1-x^2)/x+c

letx=√2sinudx=√2cosu dux=0, u=0x=√2, u=π/2∫(0->√2) √(2-x^2)dx=∫(0->π/2) 2(cosu)^2 du=∫(0->π/2) (1 + cos2u) du=[ u +(1/2)sin2u] |(0->π/2)=π/2

dxx21x2 題目要求用第二換元積分法計算

4，歡樂斗地主是怎么計算得分的

在歡樂斗地主游戲中，以歡樂積分計劃中累計產生的積分“歡樂豆”做為游戲計分單位。完成一盤游戲后玩家的歡樂豆可能會發生變化，同時每盤游戲結束后，系統將自動回收每位玩家一定數量的歡樂豆。具體計算公式如下：失敗玩家的歡樂豆消耗：X×N+A勝利玩家的歡樂豆獎勵：X×N－A系統回收的歡樂豆：根據不同游戲房間而不同其中： X=游戲基數=積分=底分×倍數×玩家身份系數（農民為1地主為2）N=房間系數，每個房間不同以具體房間為準A=系統每盤自動回收的歡樂豆數量，根據不同游戲房間而不同底分：叫牌的分數為 1 分倍數：初始根據房間配置而不同，其他倍數根據游戲的行為計算相應的倍數。每搶地主 *2 、每炸彈 *2 、明牌 *2-5 、春天*2。（癩子場中：軟炸彈*2、硬炸彈*4、純癩子炸彈*4、王炸*4；癩子場的積分會在上述積分計算基礎上乘以癩子系數<0.25>，并且每局所得積分的上限為10000分。）基數就是農民1，地主2，還有就是房間說明的分數，倍數就是叫牌的倍數

5，統計學p值計算工具

http://www.graphpad.com/quickcalcs/index.cfm

統計學意義（p值）zt結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變量的關聯是總體中各變量關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變量關聯有5%的可能是由于偶然性造成的。即假設總體中任意變量間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變量關聯將等于或強于我們的實驗結果。（這并不是說如果變量間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變量存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。在最后結論中判斷什么樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最后的決定通常依賴于數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴于總體數據集里結論一致的支持性證據的數量，依賴于以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。所有的檢驗統計都是正態分布的嗎并不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分布中推導出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變量在總體中呈正態分布，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變量的確是呈正態分布的，這也是正態分布是現實世界的基本特征的原因。當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變量的數據時問題就產生了，（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基于正態分布前提下的檢驗。后一種方法是基于一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分布形狀趨于正態，即使所研究的變量分布并不呈正態。